Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scale-Agnostic Super-Resolution in MRI using Feature-Based Coordinate Networks

論文の概要: Scale-Agnostic Super-Resolution in MRI using Feature-Based Coordinate Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08676v1
Date: Mon, 17 Oct 2022 00:42:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-18 17:23:39.967579
Title: Scale-Agnostic Super-Resolution in MRI using Feature-Based Coordinate Networks
Title（参考訳）: 特徴ベースコーディネートネットワークを用いたMRIのスケール非依存的超解像
Authors: Dave Van Veen, Rogier van der Sluijs, Batu Ozturkler, Arjun Desai, Christian Bluethgen, Robert D. Boutin, Marc H. Willis, Gordon Wetzstein, David Lindell, Shreyas Vasanawala, John Pauly, Akshay S. Chaudhari
Abstract要約: 本稿では,MRIにおける超解像処理のための座標ネットワークデコーダを提案する。座標ネットワークの連続信号表現により、このアプローチはスケールに依存しない。複数のデノベーション戦略の下でのネットワークの挙動を解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.88156965743815
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose using a coordinate network decoder for the task of super-resolution in MRI. The continuous signal representation of coordinate networks enables this approach to be scale-agnostic, i.e. one can train over a continuous range of scales and subsequently query at arbitrary resolutions. Due to the difficulty of performing super-resolution on inherently noisy data, we analyze network behavior under multiple denoising strategies. Lastly we compare this method to a standard convolutional decoder using both quantitative metrics and a radiologist study implemented in Voxel, our newly developed tool for web-based evaluation of medical images.
Abstract（参考訳）: mriにおける超解像処理に座標ネットワークデコーダを用いることを提案する。座標ネットワークの連続信号表現は、このアプローチをスケールに依存しない、すなわち連続的なスケールをトレーニングし、任意の解像度でクエリすることができる。本質的にノイズの多いデータに対してスーパーレゾリューションを行うのが難しいため,複数のデノイジング戦略の下でネットワークの動作解析を行う。最後に,本手法を標準畳み込みデコーダと比較し,定量的測定と,新たに開発した医療画像のwebベース評価ツールであるvoxelで実施した放射線学的検討の両方を用いて検討した。

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